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Record W7056602054

Essays on growth and economic performance in cities

2022· other· fr· W7056602054 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicParticle accelerators and beam dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationUrban environmentRegional development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La dernière décennie a vu un renouveau de la littérature sur la croissance urbaine en raison des nouvelles méthodologies de mesure du phénomène basées sur les informations géoréférencées et du rôle de la densité urbaine dans la durabilité des villes. Les urbanistes et les spécialistes des sciences sociales s’intéressent à la relation étroite entre la croissance et l’efficacité des villes. Dans cette perspective, des travaux intéressants qui analysent les déterminants de la croissance urbaine ont vu le jour. Pourquoi la population et l’emploi augmentent-ils dans les villes? Quelles sont les villes qui connaissent la croissance la plus rapide et pourquoi? Comment cette croissance est-elle affectée par des chocs économiques? Pour répondre à ces questions, cette thèse est organisée en trois chapitres, et examine comment la désindustrialisation récente, la variété de personnes, d’industries, influencent la croissance des villes. Le premier chapitre examine l’effet des fermetures de grandes usines manufacturières sur les changements sociodémographiques dans les zones urbaines entre 2001 et 2016. Le deuxième chapitre examine la diversité culturelle et industrielle en tant que déterminants du niveau d’innovation locale, un moteur important de la croissance économique urbaine, entre 2006 et 2016. Enfin, le troisième chapitre analyse la diversité industrielle comme source de croissance de l’emploi et de résilience dans les villes, entre 2006 et 2016. Le premier chapitre, intitulé “Cultural and public services as factors of city resilience?”, combine les données du recensement canadien et les données d’établissements pour la période 2001–2016 afin d’étudier l’impact des fermetures de grandes usines manufacturières sur la taille et la composition de la population au niveau des villes. Nous constatons que les fermetures d’usines manufacturières et les licenciements massifs entraînent une baisse de la croissance démographique ultérieure, en particulier parmi les populations jeunes, en âge de travailler, migrantes et peu qualifiées. Nous constatons d’importantes retombées négatives des fermetures de grandes usines manufacturières sur l’emploi local dans d’autres industries, ce qui peut expliquer pourquoi de tels chocs négatifs de la demande de main-d’oeuvre locale affectent la dynamique de la population. Les services publics (santé et éducation) et les installations culturelles et récréatives rendent les villes plus résilientes et les aident à conserver leur population après ces chocs négatifs. Le deuxième chapitre intitulé “Innovation in diversified cities”, combine des données complètes sur les brevets, les établissements et le recensement au Canada pour analyser si la diversité affecte l’activité d’innovation locale de 2006 à 2016. Je distingue la diversité dans la population et dans le secteur manufacturier. Les résultats suggèrent que les villes dont la composition ethnique de la population et la composition sectorielle du manufacturier sont plus diversifiées connaissent un niveau d’activité d’innovation plus élevé. La diversité ethnique a des effets plus de 4 à 11% plus importants sur l’activité d’innovation que la diversité manufacturière. Je montre également que la diversité a des effets hétérogènes selon le domaine d’innovation. La diversité ethnique a des effets positifs sur les innovations chimiques, informatiques et électroniques, tandis que la diversité manufacturière a des effets positifs sur toutes les classes d’innovation. Le troisième chapitre, intitulé “Diversity, local labor market and resilience”, combine des données d’établissements et des données du recensement canadien pour la période 2006–2016 afin d’étudier l’impact de la diversité manufacturière sur l’emploi au niveau de la ville. Je constate que la diversité manufacturière entraîne une plus forte croissance de l’emploi, en particulier de l’emploi chez les hommes, et des personnes peu qualifiées. Je trouve également des effets d’entraînement positifs significatifs de la diversité manufacturière sur l’emploi local dans d’autres industries telles que la construction, les arts et les loisirs, et les services professionnels. De plus, les villes qui innovent plus ont un effet plus important de la diversité manufacturière sur la croissance de leur emploi local. Enfin, la diversité manufacturière rend les villes plus résilientes et les aide à conserver l’emploi après des chocs négatifs sur la demande de main-d’oeuvre locale. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Changement sociodémographique; diversité culturelle ; diversité industrielle ; innovation ; manufacturier ; marché du travail local ; fermetures d’usines ; résilience économique; villes canadiennes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.053

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.007
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.166
Teacher spread0.159 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
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